27 septembre 2024
Découvrez comment l'apprentissage automatique et l'exploration de données aident la vision par ordinateur, en stimulant les progrès dans les domaines de la santé, du commerce électronique, des voitures autonomes et de la prise de décision en temps réel.
L'intelligence artificielle (IA) est une technologie puissante qui excelle dans l'analyse de différents types de données et dans l'apprentissage à partir de celles-ci au fil du temps. Par exemple, la vision par ordinateur, une branche de l'IA, se concentre sur la compréhension des données visuelles. Un autre domaine important est l'apprentissage automatique (ML), qui, avec l'exploration de données, joue un rôle majeur dans l'amélioration des modèles de vision par ordinateur. L'exploration de données consiste à trouver des schémas utiles dans de grands ensembles de données, tandis que l'apprentissage automatique utilise ces schémas pour entraîner des modèles d'IA à gérer des tâches sans avoir besoin d'instructions détaillées.
Ces technologies sont de plus en plus courantes dans des secteurs tels que les voitures autonomes, la finance et la fabrication, car elles ont énormément progressé ces dernières années. Dans cet article, nous allons décomposer ce que sont l'exploration de données et l'apprentissage automatique, comment ils sont utilisés dans la vision par ordinateur et comment ils travaillent ensemble pour stimuler les progrès dans des domaines comme les soins de santé. Commençons !
L'apprentissage automatique permet aux machines d'apprendre d'une manière similaire à celle des humains, en utilisant des données et des algorithmes pour identifier des schémas et prendre des décisions avec un minimum d'intervention humaine. Au fur et à mesure que ces systèmes sont exposés aux données au fil du temps, ils font progressivement des prédictions plus précises.
Le processus fonctionne en utilisant des algorithmes pour faire des prédictions ou des classifications basées sur les données d'entrée. L'algorithme identifie d'abord des schémas et fait une première estimation ou inférence éclairée. Pour évaluer la précision, une fonction d'erreur compare la sortie du modèle à des exemples connus, et le système ajuste ensuite ses paramètres pour minimiser les erreurs. Ce cycle d'évaluation et d'ajustement se poursuit automatiquement jusqu'à ce que le modèle atteigne un niveau de performance souhaité.
Il existe généralement quatre types d'apprentissage automatique : supervisé, non supervisé, semi-supervisé et par renforcement. Examinons chacun d'eux :
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L'exploration de données est le processus d'exploration et d'analyse de grands ensembles de données pour trouver des schémas cachés, des tendances et des informations précieuses qui ne sont pas immédiatement évidentes. Elle implique la transformation de données brutes en informations utiles en utilisant une combinaison de techniques statistiques, d'apprentissage automatique et d'outils de gestion de bases de données pour identifier les connexions et les schémas dans les données.
Le processus commence par la collecte de données provenant de différentes sources, comme des bases de données ou des feuilles de calcul, et leur organisation dans un format structuré. Ensuite, les données sont nettoyées pour supprimer les erreurs, les incohérences ou les détails manquants afin de s'assurer qu'elles sont exactes. Une fois que les données sont prêtes, des algorithmes avancés et des méthodes statistiques sont utilisés pour les analyser.
Voici quelques-unes des techniques les plus courantes utilisées pour analyser les données :
Ces techniques aident à extraire des schémas et des informations significatives des données. Les résultats sont ensuite interprétés et présentés d'une manière qui les rend compréhensibles et exploitables, transformant les données brutes en informations précieuses qui peuvent vous aider à prendre des décisions éclairées.
Il existe de nombreuses applications dans divers secteurs où l'apprentissage automatique et l'exploration de données peuvent faire une énorme différence. Pour comprendre l'impact de ces technologies, nous utiliserons le secteur de la vente au détail comme exemple.
L'apprentissage automatique peut être particulièrement utile pour les détaillants qui dépendent des ventes en ligne. Les grandes entreprises comme eBay et Amazon utilisent des outils d'apprentissage automatique intégrés dans tous leurs cycles de vente. L'une des principales façons dont les entreprises de vente au détail l'utilisent est pour l'appariement des produits. Il s'agit d'identifier et de relier des articles identiques dans différents catalogues, ce qui est utile pour comparer les prix, créer des pages de produits consolidées et repérer les lacunes dans les produits. Bien que l'appariement manuel fonctionne pour les petits catalogues, le ML permet de gérer efficacement des catalogues beaucoup plus importants. Il facilite également différents types d'appariements de produits, comme les correspondances exactes, les correspondances proches, les correspondances d'images, les correspondances d'attributs, les correspondances de catégories et les correspondances inter-domaines.
Une application intéressante de l'exploration de données dans le commerce de détail est la compréhension du comportement des clients, notamment par le biais de la segmentation de la clientèle. Les clients peuvent être regroupés en fonction de caractéristiques communes, telles que la démographie, les habitudes d'achat, l'historique des achats précédents, etc. Les détaillants peuvent utiliser ces regroupements pour créer de nouvelles stratégies de marketing afin d'atteindre les acheteurs actuels et futurs.
En parlant de comportement des clients, un autre cas d'utilisation important de l'exploration de données dans le commerce de détail est l'analyse du taux de désabonnement, également appelée attrition ou perte de clients. Les détaillants peuvent obtenir des informations sur les types de clients qui partent, les raisons de leur départ et les moyens d'améliorer la fidélisation. Bien qu'un certain niveau de désabonnement soit inévitable, l'identification de modèles par le biais de l'exploration de données permet aux détaillants de prendre des mesures proactives, comme offrir des offres spéciales ou des coupons, afin de réduire la perte de clients.
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La vision par ordinateur est en fait un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui se concentre sur l'apprentissage par les ordinateurs de l'interprétation des données visuelles provenant d'images et de vidéos. Parallèlement, l'exploration de données peut prendre en charge les applications de vision par ordinateur en analysant de grandes quantités de données brutes afin d'identifier les images les plus pertinentes pour l'entraînement du modèle. Ceci est essentiel, car cela permet de s'assurer que le modèle apprend à partir des meilleurs exemples, en réduisant les données inutiles et en l'aidant à se concentrer sur ce qui est important. Par conséquent, l'exploration de données aide les modèles de vision par ordinateur à fonctionner de manière plus efficace et précise, améliorant ainsi les tâches telles que la détection d'objets, la classification d'images et la segmentation d'instances.
Pour comprendre la synergie du ML, de l'exploration de données et de la vision par ordinateur, examinons un exemple d'application dans le secteur de la santé.
L'apprentissage automatique, l'exploration de données et la vision par ordinateur sont à l'origine d'avancées majeures dans le domaine de la santé. Des établissements médicaux tels que Johns Hopkins Medicine aux États-Unis utilisent ces technologies pour analyser des images médicales et détecter précocement des maladies et des anomalies telles que des tumeurs. Les modèles de vision par ordinateur tels que Ultralytics YOLOv8 peuvent être utilisés pour analyser les images afin d'identifier toute anomalie, tandis que l'apprentissage automatique peut trouver des schémas dans les dossiers des patients qui pourraient indiquer des problèmes de santé potentiels. L'exploration de données peut alors intervenir pour rechercher dans de grandes quantités de données connexes afin d'aider à trouver des traitements efficaces ou des remèdes possibles. En combinant ces technologies, les professionnels de la santé peuvent diagnostiquer les affections avec plus de précision et élaborer de meilleurs plans de traitement, ce qui améliore en fin de compte les résultats pour les patients.
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Même si les applications qui utilisent la vision par ordinateur, l'exploration de données et l'apprentissage automatique offrent divers avantages, il y a certaines limites à prendre en considération. Ces innovations ont souvent besoin de grandes quantités de données pour bien fonctionner, et la confidentialité des données peut être une source de préoccupation. Par exemple, les systèmes de vision par ordinateur dans les magasins de détail peuvent collecter et traiter des données sur les consommateurs, et il est important que les consommateurs soient informés que leurs données sont collectées.
Outre les problèmes de confidentialité des données, la complexité des modèles de vision par ordinateur est un autre problème. Il peut être difficile de comprendre comment ces modèles arrivent à un certain résultat lorsqu'on essaie de prendre des décisions éclairées. Malgré ces défis, de plus en plus de mesures sont mises en place pour rendre les solutions d'IA plus responsables et transparentes. Par exemple, les techniques telles que l'apprentissage fédéré sont de plus en plus populaires, car elles permettent le développement de l'IA tout en assurant la protection de la vie privée.
L'apprentissage fédéré est une méthode qui aide les modèles à apprendre des données tout en conservant les données à leur emplacement d'origine. Au lieu de rassembler toutes les données dans une base de données centrale, le modèle est entraîné directement sur des appareils ou des serveurs individuels qui détiennent les données. Ces appareils renvoient ensuite uniquement les mises à jour du modèle plutôt que les données réelles. Les mises à jour du modèle sont ensuite prises en compte pour améliorer le modèle global.
L'apprentissage automatique et l'exploration de données jouent un rôle très important dans la vision par ordinateur. Ils aident à analyser de grandes quantités de données visuelles, à découvrir des informations importantes et à améliorer divers domaines tels que les soins de santé, les achats en ligne et les voitures autonomes. Bien qu'il existe des défis, tels que la protection de la vie privée et la compréhension des modèles complexes, de nouvelles méthodes comme l'apprentissage fédéré contribuent à résoudre ces problèmes. Au fur et à mesure que ces technologies progressent, elles conduiront probablement à une meilleure prise de décision et à davantage d'innovations dans de nombreux domaines, rendant nos vies plus efficaces et connectées.
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